Cos’è l’IA nel settore sanitario?
Cos’è l’IA nel settore sanitario?
L’intelligenza artificiale (IA) trasforma ogni aspetto del settore sanitario, dalla ricerca e sviluppo di nuovi farmaci all’assistenza al paziente, dalle operazioni alla gestione dei dati sanitari. Questa guida illustra come le organizzazioni del settore sanitario possono utilizzare l’IA per introdurre efficienze e migliorare i risultati dei pazienti e del personale sanitario in tutto il settore.
Le organizzazioni sanitarie devono affrontare diverse sfide nel loro impegno a offrire migliori esperienze di assistenza al paziente. L’aumento della domanda di assistenza sanitaria di qualità è tuttavia accompagnato dall’incremento dei costi medici, dei problemi normativi e dei colli di bottiglia operativi. Spesso, i professionisti medici si trovano costretti a ottimizzare le risorse a disposizione per migliorare i risultati per i pazienti e mantenere al contempo l’integrità medica.
L’IA, in particolare l’IA generativa, può aiutare le organizzazioni sanitarie ad affrontare queste sfide. L’IA generativa è in grado di analizzare i dati su larga scala e di identificare modelli complessi che gli umani spesso non riescono a vedere. Nel settore sanitario, le tecnologie di IA aiutano a elaborare i vasti e diversificati volumi di dati raccolti dalle strutture mediche, introducendo vari casi d’uso innovativi. Il personale medico può utilizzare app di IA per potenziare i flussi di lavoro al fine di offrire un’assistenza più precisa ed efficiente. Allo stesso modo, anche altri processi legati alla sanità, come la ricerca medica, la fatturazione e la prescrizione, traggono vantaggio dagli approfondimenti basati sui dati offerti dai sistemi di IA.
Inizialmente, gli operatori sanitari esitavano ad adottare l’IA a causa dei costi infrastrutturali, dei rischi etici e dei timori legati alla sicurezza. Tuttavia, i provider cloud supportano sempre meglio la continua evoluzione dell’IA, con il conseguente sviluppo un ambiente basato sull’IA conveniente, conforme e sicuro. Per esempio, le organizzazioni utilizzano Amazon Bedrock per sviluppare applicazioni di IA con i modelli di IA più diffusi e usufruire del pagamento in base al consumo.
Quali sono le applicazioni dell’IA nel settore sanitario?
Le tecnologie di IA consentono agli operatori sanitari di superare problemi relativi alla gestione sanitaria dei pazienti, alla ricerca e all’assistenza al paziente.
Ricerca medica
La ricerca sui nuovi farmaci, la ricerca genetica e gli studi clinici sono fondamentali per il progresso delle pratiche mediche. Tuttavia, queste discipline richiedono uno studio attento, esperimenti e convalide che spesso durano anni. Durante le diverse fasi, i ricercatori medici devono consolidare grandi set di dati, verificarne la precisione e identificare modelli che portano a nuove ipotesi. Di per sé, i ricercatori rischiano di imbattersi in incongruenze nei dati, che possono ritardare i risultati della ricerca.
L’IA può identificare, classificare e analizzare i set di dati clinici più velocemente. Con l’IA, i ricercatori possono formulare nuovi farmaci in un tempo molto inferiore rispetto a prima. L’IA supporta anche la ricerca genetica, nell’ambito della quale gli scienziati si dedicano ad analisi multiomica e multimodale. Roche, per esempio, utilizza AWS HealthOmics quando conduce ricerche sul cancro per ridurre i tempi di analisi da un anno a tre mesi. Con AWS HealthOmics, i ricercatori possono ricavare informazioni da dati genomici, trascrittomici e altri dati omici per sviluppare terapie migliori. AWS HealthOmics può essere utilizzato anche per accelerare lo sviluppo di farmaci e le sperimentazioni cliniche tramite la valutazione automatica dell’efficacia del farmaco candidato.
Diagnosi
La popolazione mondiale corre il rischio di contrarre malattie prevenibili a causa del cambiamento degli stili di vita. I professionisti medici in prima linea nella sanità hanno il compito di consultare, diagnosticare e trattare tempestivamente i pazienti. Tuttavia, le tecnologie mediche convenzionali non sono sempre efficienti e, di conseguenza, i medici si trovano a doversi occupare di attività amministrative anziché delle esigenze dei pazienti.
Se integrata in modo strategico, l’IA aiuta a semplificare la diagnosi e a liberare tempo prezioso per i professionisti del settore medico. Le tecnologie di IA generativa e visione artificiale possono anche identificare tumori, fratture e altre anomalie per favorire un intervento medico tempestivo. Per esempio, i tecnici di laboratorio utilizzano AWS HealthImaging per archiviare grandi volumi di immagini mediche nel cloud affinché i medici possano recuperarle in un secondo momento. HealthImaging supporta DICOM P10 e riduce i costi di archiviazione fino al 40% grazie a tecnologie avanzate di compressione dei file.
Oltre a ridurre il tempo di diagnosi delle patologie, le tecnologie di IA per il settore sanitario sono altrettanto utili per il trattamento dei pazienti. I medici possono utilizzare l’IA per definire un piano di trattamento analizzando l’anamnesi, la diagnosi attuale e altri possibili rischi di un paziente. Gli infermieri possono monitorare i pazienti da remoto con tecnologie di telemedicina basate sull’IA.
Gestione dei dati sanitari
I medici accedono e condividono le cartelle cliniche elettroniche a fini di diagnosi, trattamento, fatturazione e altri scopi medici. Con l’IA, possono cercare le cartelle cliniche pertinenti dei pazienti o altri dati clinici più facilmente. I sistemi di automazione basati sull’IA abbattono i silo di dati, consentendo al personale medico di recuperare in un attimo le informazioni necessarie. I team possono condividere le cartelle cliniche elettroniche e i dati amministrativi più facilmente tra reparti e organizzazioni. In questo modo, i pazienti possono usufruire di una riabilitazione più coordinata e ricevere interventi correttivi in base a osservazioni effettuate in tempo reale.
Per esempio, i medici possono utilizzare Amazon HealthScribe, uno strumento alimentato da modelli di IA, per convertire le conversazioni con i pazienti in appunti medici anziché doverle trascriverle manualmente.
L’IA generativa democratizza l’accesso ai dati nelle strutture sanitarie, ma le parti interessate del settore devono allo stesso tempo prendere misure adeguate al fine di garantire la privacy dei pazienti, la sicurezza dei dati e la conformità alle leggi sanitarie. AWS Wickr è un servizio di messaggistica cloud che consente al personale medico di comunicare le informazioni dei pazienti in modo sicuro. Durante lo sviluppo di un sistema di telemedicina per l’US Army Telemedicine & Advanced Technology Research Center, Deloitte ha integrato Wickr nella rete militare, consentendo ai medici di fornire cure di importanza fondamentale ai soldati feriti con rischi minimi per la sicurezza.
Chatbot e assistente virtuale clinico
Spesso i medici sono sopraffatti da attività ordinarie che impegnano tempo che potrebbero dedicare al miglioramento dell’assistenza al paziente. Per esempio, potrebbero dover recuperare il risultato di una diagnosi da un reparto diverso e doverlo poi riepilogare al momento della formulazione di opzioni di trattamento.
I modelli di IA eccellono nella comprensione e nella risposta a conversazioni quotidiane. L’integrazione di un chatbot di IA nei processi clinici aiuta i medici a prendere decisioni rapide e ad accelerare il trattamento. Per esempio, i medici utilizzano Amazon Comprehend Medical per estrarre termini medici specifici da prescrizioni, procedure o diagnosi.
Anche i pazienti possono usufruire di un’esperienza più personalizzata e più positiva quando interagiscono con un assistente basato sull’IA. Per esempio, invece di chiamare una clinica per fissare un appuntamento, possono comunicare i dettagli della visita all’assistente sanitario virtuale.
Automazione del flusso di lavoro amministrativo
Le tecnologie di IA per il settore sanitario supportano le funzioni amministrative delle strutture mediche. Dal ricovero dei pazienti alla fatturazione e ai reclami assicurativi, le soluzioni di IA possono migliorare l’efficienza operativa tramite l’automazione di attività ripetitive e il consolidamento dei dati sanitari. Per esempio, il personale sanitario può utilizzare l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) di AWS per estrarre, elaborare e classificare le informazioni contenute nelle cartelle cliniche. L’IDP utilizza l’IA per riepilogare grandi volumi di dati sanitari e trasformarli in informazioni utili.
Assistenza remota ai pazienti
A volte, i pazienti hanno bisogno di assistenza continua dopo la dimissione da una struttura medica. Questa necessità pone sfide operative e logistiche per le equipe mediche, in particolare per il monitoraggio delle condizioni dei pazienti. Per supportare questo impegno, gli operatori sanitari implementano dispositivi Internet delle cose (IoT) da far indossare ai pazienti quando vengono dimessi dalla struttura. Il dispositivo invia continuamente dati sanitari a un server cloud sicuro; tali dati vengono poi analizzati dai modelli di IA. Per esempio, BioT, un provider di dispositivi IoT medici, utilizza AWS IoT Core per sviluppare un sistema di monitoraggio dei pazienti da remoto più connesso. AWS IoT Core connette i dispositivi medici al cloud, rendendo possibile uno scambio dei dati più sicuro.
Robotica sanitaria
I sistemi robotici si sono dimostrati un assistente affidabile nelle procedure mediche. Con l’IA, i robot sanitari possono migliorare ulteriormente i flussi di lavoro clinici. Per esempio, un braccio robotico alimentato dall’IA può assistere nelle procedure chirurgiche o analizzare campioni di tessuto estratti durante le biopsie.
La robotica basata sull’IA si è rivelata utile anche nelle operazioni quotidiane. Diligent Robotics ha creato Moxi, un robot IA che recupera materiale per i medici in prima linea. Il robot, sviluppato utilizzando i modelli di IA di Amazon SageMaker, solleva il personale infermieristico da carichi di lavoro non incentrati sui pazienti. Amazon SageMaker offre strumenti per sviluppare applicazioni di IA e analizzare i dati in una piattaforma unificata.
In che modo le organizzazioni iniziano ad adottare l’IA nel settore sanitario?
L’IA generativa avvantaggia il settore sanitario in diversi modi. Tuttavia, l’utilizzo responsabile dell’IA è fondamentale per tutelare gli interessi di medici, pazienti e altre parti interessate della sanità. Di seguito indichiamo diversi spunti di riflessione per l’implementazione dell’IA nel settore sanitario.
Raccolta e archiviazione dei dati sanitari
Le applicazioni di IA del settore sanitario raccolgono, archiviano e condividono dati sanitari tra vari reparti per garantire che le equipe mediche condividano lo stesso consenso in merito al benessere del paziente. Il volume enorme di dati dei pazienti trasferito tra strumenti di IA presenta sfide relative alla sicurezza dei dati, alla privacy e alla conformità per le strutture mediche. Per esempio, gli operatori sanitari che svolgono la propria attività negli Stati Uniti devono rispettare l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), che sottolinea la responsabilità delle organizzazioni di proteggere le informazioni sanitarie. Pertanto, gli operatori sanitari devono istituire un meccanismo di archiviazione e scambio dei dati sicuro per cogliere appieno i vantaggi dell’IA.
AWS HealthLake è un servizio conforme all’HIPAA che consente agli operatori sanitari di archiviare e analizzare i dati medici su larga scala. Con AWS HealthLake, è possibile consolidare i dati sanitari in un’archiviazione cloud scalabile e sicura a cui può accedere il personale medico autorizzato. Per esempio, Cortica, che offre i propri servizi ai bambini affetti da autismo, utilizza AWS HealthLake per archiviare in modo sicuro le anamnesi, le valutazioni comportamentali e i report di laboratorio dei pazienti.
Implementazione di flussi di lavoro di RAG
L’IA generativa apprende da set di dati pubblici, consentendo così al modello di rispondere a domande su argomenti generali. Tuttavia, i modelli di IA non possono rispondere a domande su servizi, prodotti o informazioni esclusivi di un’organizzazione, a meno che non vengano addestrati con dati sanitari specifici. L’addestramento di un modello di IA da zero richiede lavoro, tempo e costi considerevoli, che alcuni operatori sanitari non sono pronti a sostenere.
Le organizzazioni possono invece utilizzare la generazione potenziata da recupero dati (RAG) per raggiungere risultati simili. La RAG è una tecnica che consente al modello di IA di accedere alla base di conoscenze di un’organizzazione. Quando il modello di IA riceve una query, cerca nella base di conoscenze per fornire una risposta aggiornata e precisa.
Amazon Kendra è un servizio di ricerca aziendale estremamente preciso che consente agli sviluppatori di aggiungere funzionalità di ricerca in modo che gli utenti finali possano trovare informazioni da più origini dati. L’Indice GenAI di Amazon Kendra è un nuovo indice presente in Kendra e progettato per la RAG e la ricerca intelligente per aiutare le organizzazioni del settore sanitario a implementare modelli di IA in modo più efficiente. Per esempio, Orion Health utilizza Amazon Kendra per offrire ai clienti un accesso rapido e preciso alle informazioni sanitarie tramite query conversazionali.
Convalida dell’output dell’IA
I modelli di IA possono produrre risposte meno precise che sembrano plausibili agli utenti. Queste imprecisioni possono influire sull’esperienza di assistenza clinica e sul benessere dei pazienti nella sanità. Per questo, l’implementazione dell’IA nei sistemi sanitari richiede la definizione di misure di protezione adeguate. Per esempio, l’approccio LLM-as-a-judge aiuta i data scientist del settore sanitario ad analizzare e garantire che le risposte di un modello di IA siano utili, corrette, complete e coerenti.
Invece di affidarsi solamente all’IA, gli esperti sanitari devono essere coinvolti nel processo decisionale clinico. In questo modo, tutte le decisioni vengono approvate da un professionista autorizzato prima della loro applicazione nella diagnosi, nel trattamento e in altri flussi di lavoro sanitari.
Le organizzazioni del settore sanitario possono utilizzare Guardrail per Amazon Bedrock per implementare misure di protezione adeguate in linea con le pratiche di IA responsabile. Questo strumento filtra le allucinazioni dalle risposte dell’IA e consente di sviluppare e personalizzare misure di protezione di privacy e veridicità, il tutto all’interno di un’unica soluzione. Con una funzionalità avanzata di ragionamento automatico, Guardrail per Amazon Bedrock può verificare e spiegare ai medici perché il modello di IA produce una determinata risposta.
In che modo AWS può supportare le esigenze di IA nel settore sanitario?
Dalla possibilità di intervenire tempestivamente alla riduzione dei carchi di lavoro clinici, l’adozione dell’IA nel settore sanitario sta prendendo sempre più piede. Le tecnologie di IA trasformano l’assistenza al paziente, semplificano i flussi di lavoro sanitari, accelerano la ricerca medica e altro ancora. Sia il personale sanitario che i pazienti possono trarre vantaggio dal potenziale pressoché illimitato dell’IA generativa. Tuttavia, le implementazioni di IA nel settore sanitario devono essere corredate da misure di protezione etiche, sicurezza dei dati e controlli di conformità.
L’IA generativa di AWS nel settore sanitario e delle scienze della vita offre soluzioni che aiutano le organizzazioni sanitarie a innovare, implementare e scalare applicazioni di IA in modo sicuro per migliorare le esperienze di assistenza al paziente.